Wie kann die dynamische Festkörper-modellierung beim motorischen Lernen behilflich sein? Fertigkeitserwerb mit hilfe dynamischer Modellierung

The purpose of this research project was to bridge the gap between motion analysists and athletes and coaches by establishing a platform for the communication amongst the three parties. The first part of this project depicted that: 1) differences amongst the external view (motion analysists), internal sight (athletes) and internal sight from external view (coaches) were caused by the inertial (environment-fixed) and the non-inertial (body-fixed) system; 2) joint rotations were not identical with the muscular moment, therefore, passive rotations can occur; 3) critical phases in a skill control, which can be revealed by using modeling simulation, should be emphasized during learning; and 4) dynamic modeling has the potential to link and to unify the three views and supply a more holistic picture of human motor control. Based on these results, a learning model was constructed in the second part of the project. The essence of the model is to supply learners with the control signal (muscle moments) obtained from individual anthropometrical data and should-be-learned kinematics. Such an individualized learning process consists of: 1) obtaining kinematic characteristics of a should-be-learned skill using motion capture, 2) substituting the model’s anthropometrical data with a learner’s data, and applying inverse dynamic analysis to the model for obtaining muscle moments – the individualized control signal, and 3) applying the control information in the skill learning. The model was validated in a motor learning study. The study unveiled that dynamic modeling is well suited for improving communication with athletes and coaches as well as for improving efficiency of learning.Uvod Svrha ovog istraživačkog projekta bila je premostiti jaz između znanstvenika koji se bave istraživanjima pokreta te sportaša i trenera uspostavljanjem platforme za komunikaciju između triju skupina. U prvom dijelu projekta (Shan i sur., 2004) utvrđeno je da: 1) su razlike između vanjske perspektive (analitičari pokreta), unutarnjeg pogleda (dojam sportaša) i unutarnjeg gledišta iz vanjske perspektive (treneri) uzrokovane inercijalnim (nepomičan u odnosu na okolini) i neinercijalnim (nepomičan u odnosu na sportaševo tijelo) sustavom, kao i uparivanjem segmenata tijela; 2) rotacije zglobova nisu jednake mišićnim momentima, stoga se mogu pojaviti pasivne rotacije; 3) kritične faze u kontroli vještine, koje se mogu otkriti korištenjem simulacije modela, iznimno su važne za učenje i da ih se treba u tom procesu naglašavati i 4) dinamičko modeliranje može poslužiti kao platforma za povezivanje i ujednačivanje tri različita pogleda te pridonijeti stvaranju cjelovitije slike o ljudskoj motoričkoj kontroli. Stoga, radi uspostavljanja što bolje komunikacije sa sportašima i trenerima, analitičari pokreta ne bi trebali stati na deskriptivnoj razini, koja nudi jedino kinematičke parametre vještine. Takva deskripcija dokazano odstupa od sportaševa osjećaja kontrole ili trenerova iskustva. Iskusni su treneri svjesni da je za pojednostavljivanje motoričkog učenja ključno učeniku / sportašu prenijeti znanje o tome koji su specifični mišići uključeni u pokret, kolika je sila potrebna te kakvo je stvarno vremensko-prostorno usklađivanje (timing) nužno za motoričku kontrolu. Ti aspekti pokreta pripadaju kontrolnim parametrima i mogu se izvesti iz dinamičkog i inverznog dinamičkog modeliranja. Takav scenarij sugerira da se dinamičko modeliranje može koristiti kao platforma za unapređenje komunikacije između analitičara pokreta i onih koji to realiziraju u praksi. U drugom di-jelu projekta (predstavljenom u ovom broju) konstruiran je model za učenje koji je utemeljen na razmatranjima iz prvog rada. Bit je modela opskrbiti onoga koji uči upravljačkim informacijama - mišićnim momentima. Takve se informacije mogu pojedinačno priskrbiti primjenom inverzne dinamičke analize na konstruiranom modelu tako da individualne antropometrijske karakteristike i kinematički parametri koje treba naučiti budu ulaz za modelnu analizu. Na taj se način dizajnira individualiziran program učenja koji sadrži: 1) dobivanje kinematičkih karakteristika vještine koju treba naučiti korištenjem zahvaćanja pokreta (motion capture) i analize, 2) zamjenjivanje modelnih antropometrijskih podataka podacima osobe koja uči i primjenu inverzne dinamičke analize na model kako bi se utvrdili zglobno-mišićni momenti, što onome koji uči daje individualizirane važne kontrolne informacije i 3) primjenu kontrolne informacije u procesu učenja vještine. Rezultati i rasprava Model je procijenjen u istraživanju iz područja motoričkog učenja. Uzorak ispitanika činilo je 20 studenata sporta, podijeljenih u dvije grupe. U okviru eksperimenta istraživala su se dva aspekta učenja – znanje o pokretu i izvedba pokreta. Prva je grupa učila vještinu na konvencionalan način, koristeći se samo vizualnim informacijama. Druga je grupa uz vizualne informacije dobila i dodatne informacije o kontroli mišića. Istraživanje je evaluirano fenomenološki (pomoću upitnika) i objektivno (ekspertnom analizom video zapisa). Rezultati su pokazali da je prema, mišljenju ispitanika, metoda koja je uz vizualne nudila i kinematičke informacije kao i informacije o kontroli mišića bolja i da omogućuje bolje razumijevanje vještine. U okviru objektivne analize eksperti su procijenili da je izvedba grupe koja je imala dodatne informacije bolja od izvedbe ispitanika koji su učili na uobičajen način. Zaključak S obzirom na usporedbu subjektivne i objektivne procjene, može se zaključiti da se informacije o mišićnim momentima, dobivene na osnovi inverznog dinamičkog modeliranja, mogu koristiti kao kontrolni obrazac te da olakšavaju komunikaciju između tri skupine sudionika motoričkog učenja i da proces učenja pojednostavljuju.Die Absicht dieses Projekts war, die Kluft zwischen den Bewegungsanalysten, den Sportlern und Trainern zu überbrücken, um eine Platform für die Kommunikation zwischen den drei Parteien herzustellen. Im ersten Teil des Projekts wurde klar, dass 1) die Unterschiede zwischen der äußeren Sicht (den Bewegungsanalysten), der inneren Sicht (den Sportlern) und der inneren Sicht aus äußerem Betrachtungspunkt (den Trainern) von (umweltgebundenen) Inertialsystemen und (körpergebundenen) Nicht-Intertialsystemen verursacht sind; 2) dass die Gelenkrotationen mit den Muskelmomenten nicht identisch sind, weshalb passive Rotationen aufkommen können; 3) dass man Nachdruck auf kritische Phasen der Fertigkeitskontrolle während des Erwerbs setzen sollte, was man mit Hilfe der Modellierungssimulation erzielen kann; 4) dass die dynamische Modellierung imstande ist, die drei Sichten zu verbinden und zu vereinigen, um dadurch das holistische Bild von der menschlichen motorischen Kontrolle zu gewinnen. Aufgrund dieser Ergebnisse, wurde im zweiten Teil des Projekts ein Lernmodell entworfen. Der Kern des Modells ist, den Lernenden ein Kontrollsignal (Muskelmomente) zur Verfügung zu stellen, das sich aus individuellen anthropometrischen Angaben und einer noch-zu-erwerbenden Kinematik ergibt. Ein solcherarts individualisierter Erwerbsprozess setzt voraus, dass 1) man die kinematischen Eigenschaften einer zu erwerbenden Fertigkeit mit Hilfe der Bewegungserfassung bestimmt, 2) dass man die anthropometischen Angaben des Modells mit denen des Lernenden ersetzt, und die inverse dynamische Analyse auf das Modell anwendet, um Muskelmomente, bzw. ein individualisiertes Kontrollsignal zu bekommen, und 3) das man die Kontrollinformation beim Fertigkeitserwerb anwendet. Das Modell wurde in der motorischen Lernstudie gültig gemacht. Die Studie zeigte, dass sich die dynamische Modellierung sehr gut eignet, um die Kommunikation zwischen den Sportlern und Trainern zu verbessern, sowie den Lernprozess zu fördern

Wie kann die dynamische Festkörper-modellierung beim motorischen Lernen behilflich sein? Fertigkeitserwerb mit hilfe dynamischer Modellierung

The purpose of this research project was to bridge the gap between motion analysists and athletes and coaches by establishing a platform for the communication amongst the three parties. The first part of this project depicted that: 1) differences amongst the external view (motion analysists), internal sight (athletes) and internal sight from external view (coaches) were caused by the inertial (environment-fixed) and the non-inertial (body-fixed) system; 2) joint rotations were not identical with the muscular moment, therefore, passive rotations can occur; 3) critical phases in a skill control, which can be revealed by using modeling simulation, should be emphasized during learning; and 4) dynamic modeling has the potential to link and to unify the three views and supply a more holistic picture of human motor control. Based on these results, a learning model was constructed in the second part of the project. The essence of the model is to supply learners with the control signal (muscle moments) obtained from individual anthropometrical data and should-be-learned kinematics. Such an individualized learning process consists of: 1) obtaining kinematic characteristics of a should-be-learned skill using motion capture, 2) substituting the model’s anthropometrical data with a learner’s data, and applying inverse dynamic analysis to the model for obtaining muscle moments – the individualized control signal, and 3) applying the control information in the skill learning. The model was validated in a motor learning study. The study unveiled that dynamic modeling is well suited for improving communication with athletes and coaches as well as for improving efficiency of learning.Uvod Svrha ovog istraživačkog projekta bila je premostiti jaz između znanstvenika koji se bave istraživanjima pokreta te sportaša i trenera uspostavljanjem platforme za komunikaciju između triju skupina. U prvom dijelu projekta (Shan i sur., 2004) utvrđeno je da: 1) su razlike između vanjske perspektive (analitičari pokreta), unutarnjeg pogleda (dojam sportaša) i unutarnjeg gledišta iz vanjske perspektive (treneri) uzrokovane inercijalnim (nepomičan u odnosu na okolini) i neinercijalnim (nepomičan u odnosu na sportaševo tijelo) sustavom, kao i uparivanjem segmenata tijela; 2) rotacije zglobova nisu jednake mišićnim momentima, stoga se mogu pojaviti pasivne rotacije; 3) kritične faze u kontroli vještine, koje se mogu otkriti korištenjem simulacije modela, iznimno su važne za učenje i da ih se treba u tom procesu naglašavati i 4) dinamičko modeliranje može poslužiti kao platforma za povezivanje i ujednačivanje tri različita pogleda te pridonijeti stvaranju cjelovitije slike o ljudskoj motoričkoj kontroli. Stoga, radi uspostavljanja što bolje komunikacije sa sportašima i trenerima, analitičari pokreta ne bi trebali stati na deskriptivnoj razini, koja nudi jedino kinematičke parametre vještine. Takva deskripcija dokazano odstupa od sportaševa osjećaja kontrole ili trenerova iskustva. Iskusni su treneri svjesni da je za pojednostavljivanje motoričkog učenja ključno učeniku / sportašu prenijeti znanje o tome koji su specifični mišići uključeni u pokret, kolika je sila potrebna te kakvo je stvarno vremensko-prostorno usklađivanje (timing) nužno za motoričku kontrolu. Ti aspekti pokreta pripadaju kontrolnim parametrima i mogu se izvesti iz dinamičkog i inverznog dinamičkog modeliranja. Takav scenarij sugerira da se dinamičko modeliranje može koristiti kao platforma za unapređenje komunikacije između analitičara pokreta i onih koji to realiziraju u praksi. U drugom di-jelu projekta (predstavljenom u ovom broju) konstruiran je model za učenje koji je utemeljen na razmatranjima iz prvog rada. Bit je modela opskrbiti onoga koji uči upravljačkim informacijama - mišićnim momentima. Takve se informacije mogu pojedinačno priskrbiti primjenom inverzne dinamičke analize na konstruiranom modelu tako da individualne antropometrijske karakteristike i kinematički parametri koje treba naučiti budu ulaz za modelnu analizu. Na taj se način dizajnira individualiziran program učenja koji sadrži: 1) dobivanje kinematičkih karakteristika vještine koju treba naučiti korištenjem zahvaćanja pokreta (motion capture) i analize, 2) zamjenjivanje modelnih antropometrijskih podataka podacima osobe koja uči i primjenu inverzne dinamičke analize na model kako bi se utvrdili zglobno-mišićni momenti, što onome koji uči daje individualizirane važne kontrolne informacije i 3) primjenu kontrolne informacije u procesu učenja vještine. Rezultati i rasprava Model je procijenjen u istraživanju iz područja motoričkog učenja. Uzorak ispitanika činilo je 20 studenata sporta, podijeljenih u dvije grupe. U okviru eksperimenta istraživala su se dva aspekta učenja – znanje o pokretu i izvedba pokreta. Prva je grupa učila vještinu na konvencionalan način, koristeći se samo vizualnim informacijama. Druga je grupa uz vizualne informacije dobila i dodatne informacije o kontroli mišića. Istraživanje je evaluirano fenomenološki (pomoću upitnika) i objektivno (ekspertnom analizom video zapisa). Rezultati su pokazali da je prema, mišljenju ispitanika, metoda koja je uz vizualne nudila i kinematičke informacije kao i informacije o kontroli mišića bolja i da omogućuje bolje razumijevanje vještine. U okviru objektivne analize eksperti su procijenili da je izvedba grupe koja je imala dodatne informacije bolja od izvedbe ispitanika koji su učili na uobičajen način. Zaključak S obzirom na usporedbu subjektivne i objektivne procjene, može se zaključiti da se informacije o mišićnim momentima, dobivene na osnovi inverznog dinamičkog modeliranja, mogu koristiti kao kontrolni obrazac te da olakšavaju komunikaciju između tri skupine sudionika motoričkog učenja i da proces učenja pojednostavljuju.Die Absicht dieses Projekts war, die Kluft zwischen den Bewegungsanalysten, den Sportlern und Trainern zu überbrücken, um eine Platform für die Kommunikation zwischen den drei Parteien herzustellen. Im ersten Teil des Projekts wurde klar, dass 1) die Unterschiede zwischen der äußeren Sicht (den Bewegungsanalysten), der inneren Sicht (den Sportlern) und der inneren Sicht aus äußerem Betrachtungspunkt (den Trainern) von (umweltgebundenen) Inertialsystemen und (körpergebundenen) Nicht-Intertialsystemen verursacht sind; 2) dass die Gelenkrotationen mit den Muskelmomenten nicht identisch sind, weshalb passive Rotationen aufkommen können; 3) dass man Nachdruck auf kritische Phasen der Fertigkeitskontrolle während des Erwerbs setzen sollte, was man mit Hilfe der Modellierungssimulation erzielen kann; 4) dass die dynamische Modellierung imstande ist, die drei Sichten zu verbinden und zu vereinigen, um dadurch das holistische Bild von der menschlichen motorischen Kontrolle zu gewinnen. Aufgrund dieser Ergebnisse, wurde im zweiten Teil des Projekts ein Lernmodell entworfen. Der Kern des Modells ist, den Lernenden ein Kontrollsignal (Muskelmomente) zur Verfügung zu stellen, das sich aus individuellen anthropometrischen Angaben und einer noch-zu-erwerbenden Kinematik ergibt. Ein solcherarts individualisierter Erwerbsprozess setzt voraus, dass 1) man die kinematischen Eigenschaften einer zu erwerbenden Fertigkeit mit Hilfe der Bewegungserfassung bestimmt, 2) dass man die anthropometischen Angaben des Modells mit denen des Lernenden ersetzt, und die inverse dynamische Analyse auf das Modell anwendet, um Muskelmomente, bzw. ein individualisiertes Kontrollsignal zu bekommen, und 3) das man die Kontrollinformation beim Fertigkeitserwerb anwendet. Das Modell wurde in der motorischen Lernstudie gültig gemacht. Die Studie zeigte, dass sich die dynamische Modellierung sehr gut eignet, um die Kommunikation zwischen den Sportlern und Trainern zu verbessern, sowie den Lernprozess zu fördern

Wie kann die dynamische Festkörper-Modellierung beim motorischen Lernen behilflich sein?- Leistungsdiagnose mit Hilfe der dynamischen Modelllierung

There are two main problems for biomechanists in motor learning practice. One is theory vs. experience, the other is the determination of dominative information directly helpful in the practice. This project aimed at addressing these problems from a quantitative aspect by using motion capture and biomechanical rigid body modeling. The purposes were to identify differences in the description of movements amongst motion analysists (external view), athletes (internal sight) and coaches (internal sight from external view; Lippens, 1997) and to identify applicable and germane information for the practitioners. A trampoline skill of a vertical takeoff and landing on the back was selected for the project. The skill was captured and modeled using a five-segment model: head-trunk, arm, thigh, shank and foot. Through the application of dynamic and inverse dynamic analysis, timely variations in joint angles and muscle moments (shoulder, hip, knee and ankle) were calculated to determine description differences among the three views and seek a possible linkage within them. Results show that the inertial and non-inertial systems as well as the coupling of body segments established the differences among the three views and that joint rotations are not identical with the muscular moments, therefore, passive rotations (McGeer, 1990) can occur, and lastly, knowledge of muscular moments at \u27critical\u27 and passive phases should be emphasized during motor learning. It is concluded that biomechanical modeling should be a platform to link all three views and supply a more holistic picture on human motor control.Uvod Praktičari u sportu obično se u primjeni analize pokreta i biomehaničkog znanja u području motoričkog učenja susreću s dvije vrste problema. Jedan je suprotstavljenost teorije i iskustva, tj. udaljenost dobivenih rezultata analize/teorijskih predviđanja i iskustva/\u27osjećaja kontrole\u27. Drugi se odnosi na određivanje dominantne informacije koja izravno pomaže učenju motoričkih vještina. S biomehaničkog gledišta postoje tri aspekta koje treba uzeti u obzir: \u27antropometrijska biome-hanika\u27, \u27biomehanika pokreta\u27 i \u27preventivna biomehanika\u27. Antropometrijska biomehanika bavi se mogućnošću transfera vještina iz jednog biogeometrijskog sustava u drugi. Biomehanika pokreta opisuje karakteristike pokreta s ciljem da utvrdi dominantne informacije o učenju. Preventivna biomehanika proučava biomehanička opterećenja i pokazuje može li opterećenje omogućiti uspješno učenje bez opasnosti od ozljeđivanja. Hoće li ti aspekti biti uspješno primijenjeni u sportskoj praksi, ovisi o komunikaciji među istraživačima koji analiziraju pokret, s jedne strane, i sportaša i trenera, s druge. Na temelju kinematičkih mjerenja gibanja u prostoru, istraživači koji analiziraju pokret opisuju kretanje u koordinatnom sustavu fiksnom u odnosu na okolinu (vanjsko gledište). Međutim, sportaš/ sportašica kontrolira svoje mišiće u sustavu fiksnom u odnosu na njegovo/njezino tijelo (unutarnje gledište / unutarnji dojam). Postoji, međutim, i treći izvor informacija. Na temelju dugogodišnjeg iskustva, trener može prevesti opaženi pokret iz okoline u područje mišićne kontrole u tjelesnom sustavu (unutarnje gledište iz vanjske perspektive) (Lippens, 1997). Praksa, međutim, pokazuje da postoje neke komunikacijske poteškoće između sustava koje su uzrokovane različitim objašnjenima proizašlima iz različitih gledišta, a to remeti efikasnost motoričkog učenja u praksi. Ovaj rad pristupa tom problemu na kvantitativan način koristeći kombinaciju kinematičkih mjerenja gibanja u prostoru i modeliranja tijela krutim segmentima. Vještina skakanja na trampolinu, točnije sposobnost vertikalnog odraza i doskoka na leđa, odabrana je za analizu u ovom radu. Svrha prvog dijela istraživanja bila je utvrditi razlike u opisu kretnji s obzirom na vanjsko gledište, unutarnje gledište/dojam te unutarnje gledište iz vanjske perspektive. Svrha drugog dijela bila je, na temelju tih spoznaja, identificirati informacije koje će biti korisne vježbačima u praksi. Metode Poznato je da se kinematičko mjerenje gibanja u prostoru i modeliranje tijela krutim segmentima može koristiti kako bi se utvrdile najvažnije karakteristike kontrole zglobova pri izvođenju vještine koja se promatra. Na temelju kinematičkih parametara moguće je utvrditi promjene položaja zglobova u vremenu. Koristeći se osnovnim pravilima fizike, možemo jednostavne podatke o položaju prevesti u termine modelnih pokreta krutih segmenata tijela. Za potrebe ovog rada konstruiran je model od pet segmenata: glava-trup, ruka, bedro, potkoljenica i stopalo za izračunavanje kutova u zglobovima ramena, kuka, koljena i gležnja. Dobivene vremenske varijacije u kutovima tih zglobova često se koriste u okviru kinematičke analize pokreta za utvrđivanje karakteristika pokreta i obrasca njegove kontrole (vanjsko gledište). Kako bi se provela temeljita analiza, u ovom je radu korišteno inverzno modeliranje za utvrđivanje mreže momenata zglobova i mišića, što je kvantitativna vrijednost za grupni učinak rada zglobno-mišićnog sustava. Ta varijabla je unutarnji uzrok za pokretanje zglobova i trebala bi biti čvrsto povezana sa sportaševim \u27osjećajem kontrole\u27. Tako se izračunata mreža momenata mišića može koristiti kao reprezentant unutarnjega gledišta. Ako se promjena u kutu pokreta zgloba i momenta mišića može objasniti Newtonovom dinamičkom jednadžbom, koja se koristi u kinematičkoj analizi sila i momenata gibanja u prostoru, tada bi se vanjsko gledište moglo izjednačiti s unutarnjim. U izračunavanju parametara modeliranja, parametri inercije tijela (jedna vrsta ulaznih podataka) procijenjeni su uz pomoć antropometrijskih \u27normi\u27 dobivenih u statističkim studijama (Zatsiorsky i Seluyanov, 1983; Shan i Nicol, 1998). Promjenom antropometrijskih podataka (stas), a uz održavanje kontrole zglobova konstantnom, moguće je uz pomoć modela odrediti jesu li položaji perifernih dijelova tijela jednaki ili ne. Kako je individualno iskustvo pojedinca usko povezano s njegovom/njezinom biogeometrijskom strukturom, takva modelna simulacija može se koristiti kako bi se istražio utjecaj trenera na objašnjavanje vještine (unutarnje gledište iz vanjske perspektive). Rezultati i rasprava Rezultati ovog istraživanja pokazali su da vanjsko gledište, utvrđeno kinematičkom analizom gibanja u prostoru, nije jednako sportaševu osjećaju kontrole (unutarnje gledište). Uzroci tih razlika jesu sile inercije, kao i uzajamno djelovanje segmenata unutar složenog, višesegmentnog sustava (fizikalni efekt lanca). Drugo, rotacije zglobova nisu jednake mišićnim momentima; mogu se poja-viti i pasivne rotacije (McGeer, 1990). Pasivna rotacija je pokret u zglobu koji ne zahtijeva nikakvu kontrolu ni energetsku opskrbu. Prednost pasivnih fenomena u motoričkom učenju leži u pojednostavljivanju motoričke kontrole zahvaljujući mogućnosti da se u fazama pasivnosti kontrola zanemari. Pasivni pokret odvaja sportašev osjećaj (kontrolu) od opisa pokreta koji se temelji na kinematičkim karakteristikama utvrđenima kinematičkim analizama pokreta. Takve (pasivne) faze moguće je odrediti jedino momentom mišića (zgloba) koji se može dobiti inverznom dinamičkom analizom. Treće, individualno je iskustvo pod snažnim utjecajem tjelesne visine. To nas vodi do raznolikih unutarnjih gledišta iz vanjske perspektive. Stoga bi treniranje vještina trebalo biti prilagođeno antropometrijskim obilježjima sportaša. I na koncu, u motoričkom učenju trebalo bi naglašavati poznavanje mišićnih momenata i \u27kritičnih faza\u27. Kritična faza je trenutak u izvedbi u kojoj i minimalno odstupanje kontrole pokreta može dovesti do potpuno drugačijeg ishoda. I opet valja naglasiti da takve faze nije moguće uočiti \u27izvana\u27, dok ih se dinamičkom simulacijom može vrlo jednostavno utvrditi. Zaključak Može se zaključiti da kinematička analiza pokreta pribavlja informacije o kinematičkim karakteristikama motoričke vještine, međutim, ne može dati uvid u uzročno-posljedične odnose. To uzrokuje razmimoilaženje između vanjskog gledišta i unutarnjega gledišta ili sportaševa dojma. I antropometrijska obilježja utječu na individualno iskustvo, pa su modifikacije u primjeni nužne. Jedan od načina povezivanja vanjskog gledišta, unutarnjeg gledišta i unutarnjeg gledišta iz vanjske perspektive jest i biomehaničko modeliranje ljudskog tijela krutim segmentima.Im Prozess des motorischen Lernens befassen sich die Biomechaniker mit zwei Hauptproblemen. Das erste Problem liegt in der Theorie gegenüber Praxis und das andere in der Bestimmung der dominanten Information, die in der Praxis nützlich ist. Die Absicht dieses Projekts war es, diese Probleme quantitativ anzugehen, mit Hilfe der Bewegungserfassung und der biomechanischen Festkörper-Modellierung. Damit wollte man die Unterschiede bei der Bewegungsbeschreibung zwischen den Bewegungsanalysten (die äußere Sicht), den Sportlern (die innere Sicht) und den Trainern (die innere Sicht aus äußerem Betrachtungspunkt; Lippens, 1997) bestimmen und anwendbare und relevante Informationen für die Sporttreibenden sammeln. Der Trampolinsprung -Senkrechte Strecksprung zur Rückenlage -wurde für das Projekt ausgewählt. Der Sprung wurde gelehrt und nachgeahmt nach einem fünfteiligen Modell: Kopf-Rumpf, Arm, Oberschenkel, Unterschenkel und Fuß. Die dynamischen und inversen dynamische Analysen wurden angewandt und dadurch zeitliche Variationen in Gelenkwinkeln und Muskelmomenten (Schulter, Hüfte, Knie und Gelenk) berechnet, um die Beschreibungsunterschiede zwischen den drei Sichten zu bestimmen, und nach einer möglichen Verbindung zwischen ihnen suchen. Den Ergebnissen nach liegt der maßgebende Unterschied zwischen den drei Betrachtungsweisen sowohl in Inertialsystemen als auch in Nicht-Inertialsystemen, sowie in der Verbindung der Körpersegmente. Die Gelenkrotationen sind mit den Muskelmomenten nicht identisch, weshalb passive Rotationen (McGeer, 1990) aufkommen können. Letztlich soll man im Prozess des motorischen Lernens Nachdruck auf die Kenntnis von Muskelmomenten in \u27kritischen\u27 und passiven Phasen setzen. Daraus kann gefolgert werden, dass biomechanische Modellierung eine Plattform dafür sein sollte, alle Sichten zu verbinden und dadurch das holistische Bild von der menschlichen motorischen Kontrolle zu gewinnen

CHATogether : a novel digital program to promote Asian American Pacific Islander mental health in response to the COVID-19 pandemic

Background: In response to the COVID-19 pandemic and the associated rise in anti-Asian hate crimes, we developed the Compassionate Home, Action Together program, (CHATogether) to support the mental health of the Asian American and Pacific Islander (AAPI) community. CHATogether is a culturally informed and virtually delivered support program that harnesses the talents of AAPI teens, young adults, parents, and mental health professionals who share a commitment to serve their local communities. Methods: Our objective was to identify the active components, optimal utilization, potential benefits, and pertinent limitations of the CHATogether program during the 3 years since its inception in 2019. By that time, the program had developed six distinct component arms: interactive theater, mental health education, research, peer support and community outreach, collaboration, and AAPI mentorship. To work towards this objective, we conducted a qualitative study using thematic analysis and an inductive approach based on grounded theory (GT), in which we analyzed anonymized transcripts of four focus groups, comprised of 20 program participants (11 females; 9 males). Results: We developed a model of two overarching domains, each with three underlying themes: I. Individual stressors: (1) Family conflict; (2) Cultural identity; and (3) Pandemic impact; and II. Collective stressors: (1) Stigma related to mental health and illness; (2) Pandemic uncertainty; and (3) Xenophobia and societal polarization. Strengths of the CHATogether program include its role as a conduit toward AAPI connectedness and pride as well as purpose in building community. Through support and mentorship, the program cultivates a unique platform that promotes healing and resiliency in response to pandemic stressors and beyond. Conclusions: CHATogether creates a safe space for the AAPI community. Through its methods of storytelling and encouraging creativity, CHATogether facilitates the discussion of challenging topics specific to the AAPI community. Given the national mental health crisis that is further being exacerbated by the COVID-19 pandemic, a digital prevention program such as CHATogether holds promise towards providing access to mental health resources and supporting early help-seeking behaviors for individuals in the AAPI community.Forestry, Faculty ofNon UBCReviewedFacultyGraduat

Measuring Implicit Motives With the Picture Story Exercise (PSE): Databases of Expert-Coded German Stories, Pictures, and Updated Picture Norms

We present two openly accessible databases related to the assessment of implicit motives using Picture Story Exercises (PSEs): (a) A database of 183,415 German sentences, nested in 26,389 stories provided by 4,570 participants, which have been coded by experts using Winter’s coding system for the implicit affiliation/intimacy, achievement, and power motives, and (b) a database of 54 classic and new pictures which have been used as PSE stimuli. Updated picture norms are provided which can be used to select appropriate pictures for PSE applications. Based on an analysis of the relations between raw motive scores, word count, and sentence count, we give recommendations on how to control motive scores for story length, and validate the recommendation with a meta-analysis on gender differences in the implicit affiliation motive that replicates existing findings. We discuss to what extent the guiding principles of the story length correction can be generalized to other content coding systems for narrative material. Several potential applications of the databases are discussed, including (un)supervised machine learning of text content, psychometrics, and better reproducibility of PSE research

Measuring Implicit Motives with the Picture Story Exercise (PSE): Databases of Expert-Coded German Stories, Pictures, and Updated Picture Norms

We present two openly accessible databases related to the assessment of implicit motives using Picture Story Exercises (PSEs): (a) A database of 183,415 German sentences, nested in 26,389 stories provided by 4,570 participants, which have been coded by experts using Winter's coding system for the implicit affiliation/intimacy, achievement, and power motives, and (b) a database of 54 classic and new pictures which have been used as PSE stimuli. Updated picture norms are provided which can be used to select appropriate pictures for PSE applications. Based on an analysis of the relations between raw motive scores, word count, and sentence count, we give recommendations on how to control motive scores for story length, and validate the recommendation with a meta-analysis on gender differences in the implicit affiliation motive that replicates existing findings. We discuss to what extent the guiding principles of the story length correction can be generalized to other content coding systems for narrative material. Several potential applications of the databases are discussed, including (un)supervised machine learning of text content, psychometrics, and better reproducibility of PSE research

Netzwerk der Open-Science-Initiativen (NOSI)

This project is the central platform for the Network of (German-speaking) Open Science Initiatives (Netzwerk der Open-Science-Initiativen, NOSI). We're providing protocols, links, and resources that might be of interest to others interested in Open Science